1. 데이터 불러오기 - 이번 노드에서는 augmentation을 텐서플로우 모델 학습에 어떻게 적용할 수 있는지 공부한다. - 지금까지 모델을 훈련시키기 전, 데이터를 전처리해 입력값으로 사용해 왔다. - Augmentation도 이처럼 입력 이미지의 데이터를 변경해주는 과정이므로 일반적인 이미지 데이터 전처리 방법과 활용방법이 동일하다. - 코드를 통해 필요한 라이브러리를 불러오고, GPU 상태를 확인했다. - 그리고 사용할 데이터셋을 불러온다. 이번에는 stanford_dogs 데이터셋을 사용했다. - stanford_dogs 데이터셋에는 120개 견종의 이미지가 포함되어 있다. 총 20,580장의 이미지에서 12,000장은 학습셋, 나머지 8,580장은 평가용 데이터셋이다. - 데이터를 처음 사용..
